一种基于动态图注意力机制的秦俑三维点云鲁棒配准方法技术

本发明专利技术公开了一种基于动态图注意力机制的秦俑三维点云鲁棒配准方法，包括：步骤1，通过三维扫描仪获取不同分辨率的秦俑三维点云；步骤2，在U

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态图注意力机制的秦俑三维点云鲁棒配准方法


[0001]本专利技术涉及三维点云模型配准技术，具体涉及一种基于动态图注意力机制的秦俑三维点云鲁棒配准方法。

技术介绍

[0002]点云配准技术在秦俑虚拟复原、秦陵智慧博物馆等项目中发挥着重要的作用，点云配准结果的准确是后续三维重建的关键。点云配准的目的在于通过计算得到一个完美的坐标变换，通过旋转平移等刚性变换，将不同视角下的点云数据统一整合到指定的坐标系中。
[0003]目前，秦俑以及相关文物的配准方法大多是基于优化的传统配准方法，其中较为经典的方法是迭代最近点(Iterative Closest Point)算法。该方法主要包含两个阶段：对应搜索和变换估计。这两个阶段将反复进行，以找到点云间最佳转换。然而在处理初始位置差异大、点云分辨率不匹配、噪声干扰强以及重叠程度小的场景时，上述方法容易陷入局部最优。近年来，有研究人员提出了基于深度学习的方法来学习鲁棒的特征计算对应点，最终通过RANSAC或SVD算法来最终确定变换矩阵，而无需对应估计和变换估计之间的迭代。然而这类算法在面对部分重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态图注意力机制的秦俑三维点云鲁棒配准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，通过三维扫描仪获取不同分辨率的秦俑三维点云；步骤2，在U
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Net网络中，将卷积层替换为B
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NHN
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Conv，将反卷积层替换为B
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NHN
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ConvTr，并将残差模块和动态图注意力机制嵌入到U
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Net网络中，得到点云配准网络；步骤3，将不同分辨率的秦俑三维点云输入到点云配准网络中，在circle loss损失函数和overlap loss损失函数的共同监督下训练构建的点云配准网络；步骤4，利用训练完成的点云配准网络提取秦俑三维点云特征，并结合RANSAC算法来估计源点云与目标点云之间的变化矩阵，完成秦俑三维点云的配准。2.如权利要求1所述的基于动态图注意力机制的秦俑三维点云鲁棒配准方法，其特征在于，所述步骤2中的U
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Net...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海波，海琳琦，鱼跃华，岳子璇，李倩红，李康，耿国华，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：